氢能是未来社会的重要清洁能源,而氢能源的制备路线是氢能产业中的关键环节。从决策层面来看,有以下两项议题亟待解决,其一是对多条备选氢能源制备路线的可持续性评价,从而在多条备选路线中优选出性能更佳的方案;其二是面向特定氢能源制备路线,有针对性的进行发展策略分析,从而进一步促进其未来表现。然而,上述两项递进式的研究议题需要考虑多维度表现,是涉及到大量信息集成的系统工程问题。因此,本文将以多属性决策模型为建模基础,开展氢能源制备路线的可持续性评价,以及发展策略研究。针对可持续性评价,本文所提出的决策框架由定义评价体系、收集属性数据、确定属性权重和备选路线排序四阶段构成;其中前两阶段需针对具体案例进行,而后两阶段则由普适性的多属性决策赋权模型与排序算法予以实现。与现有研究相比,本文采用了CRITIC-FUCOM相结合的主客观综合赋权法来确定属性权重,从而更为全面的确定不同属性在可持续性评价中的相对重要性;使用了基于TOPSISPRSRV-BDGRA的融合排序模型来对多条备选制氢路线进行排序,从而提升了决策结果的可信度。开发的决策框架被用于衡量五条制氢路线的综合可持续性能,结果证明了该框架的有效性与决策结果的稳定性。针对制氢路线的发展策略分析,本文提出了基于态势分析-多属性决策模型（SWOT-MCDM）的定性-定量混合分析工具。其中,SWOT定性分析能够从优势、劣势、机会、威胁维度来识别影响氢能源制备路线发展态势的相关因素,并进一步通过因素匹配来推荐相应的发展策略。而多属性决策模型中的赋权模型与排序算法则从定量角度确定了SWOT各影响因素的权重以及推荐策略的优先度。与现有研究相比,SWOT-MCDM混合分析工具能通过兼顾定性与定量分析来更全面而深入的实现氢能源制备路线的发展策略分析,而本文所采用的DANP赋权模型是在阐明SWOT因素间因果关系的基础上进行了更准确的赋权,所采用的TOPSISPRSRV-BDGRA融合排序算法是在调和多序列的基础上进行了更严谨的排序。开发的发展策略分析框架被用于风能电解水制氢路线的研究,结果证明了所提出的SWOT-MCDM分析工具的有效性及其获取结果的稳定性。本文基于多属性决策模型,从建模角度为氢能源制备路线的可持续性评价,以及发展策略分析提供了智力支持,有利于决策者从众多备选方案中优选可持续性能最高的氢能源制备路线,并面向具体制氢路线提出有针对性的发展策略建议。